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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10893/1644

Título : Optimal economic project selection under uncertainty: an illustration from an utility company
Autores: Manotas Duque, Diego Fernando
Palabras clave : Análisis de inversiones
Presupuesto de capital
Selección de proyectos
Programación lineal
Simulación de Monte Carlo
Fecha de publicación: 13-oct-2011
Resumen: El problema de la selección y ordenamiento de proyectos es común en los procesos de planeación de empresas privadas y públicas que tienen la obligación de administrar y asignar recursos usualmente escasos, entre alternativas que difieren en aspectos técnicos, operacionales, financieros, además del nivel de riesgo. Este artículo presenta una aplicación del problema de optimización de portafolios de proyectos en condiciones de incertidumbre y restricción presupuestal. En primer lugar, se aborda el problema utilizando como función objetivo la maximización del valor presente neto esperado (ENPV) del portafolio de proyectos y en segunda instancia se propone como función objetivo la maximización de dos indicadores de riesgo asociados al ENPV del portafolio: Maximizar el NPV del portafolio para un cierto nivel de confianza y maximizar la probabilidad de obtener un portafolio factible en términos económicos. La metodología se desarrolló en el marco de un proyecto de investigación aplicada financiado por una empresa de servicios públicos. Para ilustrar la metodología planteada se hace uso de un ejemplo adaptado, en el cual se supone que la compañía puede asignar recursos en forma parcial a varios proyectos entre un conjunto de alternativas de inversión independientes. Los nuevos desarrollos en el área de la optimización estocástica permiten mejorar la calidad de las decisiones de asignación de recursos financieros limitados, mediante el uso de indicadores de desempeño relacionados en forma directa con la estrategia de la empresa. Los resultados muestran la asignación óptima de recursos financieros a cada proyecto teniendo en cuenta la incertidumbre asociada a las diferentes variables de entrada, las cuales se modelan mediante distribuciones empíricas de probabilidad definidas a priori por el analista
URI: http://hdl.handle.net/10893/1644
Aparece en las colecciones: Vol. 11 no. 2, 2009 / Ingeniería y Competitividad

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